聚類篇

聚類篇： 聚類算法是無監督學習算法 基本原則：希望族（類）內的相似度儘可能高，族（類）間的相似度儘可能低（相異度儘可能高）。 聚類分析是數據挖掘中的一個很活躍的研究領域，並提出了許多聚類算法。傳統的聚類算法可以被分爲五類：劃分方法，層次方法，基於密度方法，基於網格方法和基於模型方法。 ①劃分方法：首先創建K個劃分，K爲要創建的劃分個數；然後利用一個循環定位技術通過將對象從一個劃分移到另一個劃分來幫

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